肌纤维细胞内动作电位建模的研究

介绍一种肌纤维细胞内动作电位(IAP)的建模方法．该方法将IAP波看作两部分之和，一部分对应于动作电位激励波的波峰，另一部分对应于动作电位的后电位，并用两个简单的解析函数分别表示它们．模型的特点是，模型中描述波峰和后电位相对幅度的参数，对应于与激励波波峰有关的跨膜电流的中心矩，而且，这些参数可以由窭验测量的IAP或运动单位动作电位(MUAP)反向估计确定．     

几种疑难心电波形的自动识别方法探讨

本文提出几种疑难心电波形的识别方法,该方法的特点在于将医生读图的经验引入识别过程,设定可能性识别判据,从而显著提高了自动诊断系统对于预激综合症、完全性左、右束支传导阻滞和心肌梗塞等病种的诊断准确性。     

基于AR模型的松质骨BUA参数测量的研究

定量超声(quantitative ultrasonic,QUS)技术是一种间接测量骨矿密度(bone mineraldensity,BMD)的方法,它利用骨骼的宽带超声衰减(broadband ultrasound attenuation,BUA)等参数反映BMD.为了减少噪声的影响,提出将AR模型用于骨骼的BUA测量,通过仿真和样品实测结果发现,该方法与传统方法相比不仅可以得到较平稳的衰减曲线,还可以有效地提高测量精度.另外在实验中采用宽带超声传感器测量BUA,发现BUA在0.5~2.4 MHz区域内与频率仍具有较好的线性,从而将BUA的测量带宽扩展到1.9 MHz.     

采用独立分量分析方法消除信号中的工频干扰

工频干扰的消除是微弱信号采集中的一项重要技术,传统方法是采用陷波滤波器或自适应滤波,论文则提出了用独立分量分析（ICA）进行生物医学信号中工频干扰消除的新方法,在简要介绍了独立分量分析的基本理论及算法的基础上,根据三种不同的实际情况,详细讨论了利用独立分量分析进行工频干扰消除的方法与步骤,并给出了实验结果。     

心电计算机辅助诊断中的波形检测和识别方法研究

将医生读图经验引入波形识别,抛弃了仅就波形形态进行识别的做法,提出了采用Ⅱ、Ⅴ_5导双基准导联进行波形检测和多基线体系实现参数测量等新方法。用本方法编写的自动诊断程序可诊断40多种心脏病。经304例验证及313例临床应用,与医生读图的符合率超过90%,说明该方法对提高自动诊断的正确率有显著效果。     

基于小波变换的脑电信号分析

:介绍小波变换的基本概念和Mallat快速小波变换算法 ,并探讨了小波变换在脑电信号分析中的应用这一课题。实验结果表明 ,小波变换是检测脑电信号中的瞬态脉冲以及脑电基本节律的有效工具。     

于实测数据的空间堆叠法心室实体造型

根据实测数据建立具有个体差异的心脏模型，是精确求解心电正问题的关键之一。本文首先在三维直角坐标系下，根据人体心室的实测几何数据，通过三次B样条插值获得心脏垂直于其长轴方向的层片边界，按照广义圆柱方法组织各个层片，建立符合个体差异的真实心脏心室参数边界模型。然后对该边界模型进行离散，实现心室的空心推叠法实体造型。模型中每个元素具有规则性、无二义性和唯一性。该建模方法具有输入参数少、离散单元大小调整方便的优点。     

基于肿瘤基因表达数据的简单有效的基因选择算法

结合了基因表达数据类内和类间表达差异的信息,提出一种新的基因选择算法,利用它选择出来的特征基因表达作为支持向量机的输入特征向量,对四个常用数据集进行分类,结果表明,该方法可以显著提高分类精度,同时通过对选取出来的特征基因在相关信号通路上的分析,表明该方法能够得到更多的肿瘤相关基因,具有很强的鲁棒性和很高的精确度.     

基于吸收边界条件的平面直角坐标系下点声源声场的仿真

现有的声场仿真方法多较为复杂,适用范围有着较大局限性,且对仿真区域之外的声场直接忽略造成较大误差.为此将时域有限差分算法引入到声场仿真中,通过基本公式的推导、吸收边界条件的计算和对角点的处理,实现了平面直角坐标系下简单的余弦脉冲点声源和正弦连续点声源所产生声场的仿真.这种方法计算效率高,有着很广的适用范围和更好的仿真效果,并可以进一步推广至三维坐标中使用.     

乳腺超声图像序列的弹性特征病变分析

在乳腺肿瘤超声诊断中,医师通过手工缓慢加压形成一个超声图像序列.针对乳腺肿瘤病例的单一图像进行识别,存在被干扰而改变的特征,而且不能反映特征在序列中的变化情况.临床研究也显示,乳腺超声图像序列之间的特征变化是判别其良恶性的一个重要指标.针对这个问题,基于手工加压程度变化的评估,提出了5个新型的基于弹性的归一化特征参数,并且联合形态和纹理特征,综合进行病变分析.SVM分类器实验表明,这种方法能够有效地识别肿瘤良恶性,为医师诊断提供必要的辅助诊断信息.